Zusammenfassungen

Definizione

Nella definizione più generale, le Reti Neurali (NN), spesso chiamate semplicemente reti neurali artificiali, sono modelli matematici e computazionali ispirati al funzionamento dei neuroni nel cervello umano.

Nella definizione specifica, le NN sono un insieme di unità interconnesse, chiamate neuroni artificiali o nodi, organizzate in strati o livelli.

• Questi neuroni elaborano informazioni attraverso operazioni matematiche su dati di input.
• Trasmettono l'output ai neuroni successivi attraverso pesi sinaptici.
• Gli strati intermedi, noti come strati nascosti, consentono alla rete di apprendere rappresentazioni complesse.

Le reti neurali apprendono dai dati mediante l'addestramento, regolando i pesi delle connessioni sinaptiche per minimizzare l'errore tra l'output previsto e quello desiderato.

Modelli Storici

Modello neurale di McCulloch & Pitt (1943)

È una rappresentazione semplificata di un neurone biologico che descrive un neurone artificiale composto da:

1. Input: Segnali in ingresso (attivazioni 1 o 0).
2. Pesi sinaptici: Importanza del collegamento.
3. Funzione di somma: Somma ponderata dei segnali di input.
4. Funzione di attivazione: Determina se il neurone deve attivarsi (tutto-o-nulla).

Perceptron di Frank Rosenblatt

Un algoritmo di apprendimento automatico basato sulla struttura del neurone. L'obiettivo è classificare gli input in due categorie (Classe A e Classe B). L'addestramento avviene aggiornando i pesi in base agli errori commessi.

Componenti Fondamentali

Funzioni di Attivazione

Introducono la non linearità nella rete, permettendo di apprendere modelli complessi.

• Sigmoid: Curva a "S", mappa l'input tra 0 e 1. Usata per classificazione binaria.
• ReLU (Rectified Linear Unit): $f(x) = \max(0, x)$. Restituisce l'input se positivo, 0 altrimenti. Molto usata nel Deep Learning per la sua semplicità e gestione del gradiente.
• Tanh (Tangente iperbolica): Mappa l'input tra -1 e 1.

Struttura della Rete (Feedforward)

Nelle reti Feedforward, l'informazione fluisce in una sola direzione (input $\to$ hidden $\to$ output) senza cicli. Ogni neurone in uno strato $k$ è connesso ai neuroni dello strato successivo.

Funzione di Perdita (Loss Function)

Misura l'errore tra l'output prodotto dalla rete e quello desiderato. L'obiettivo dell'addestramento è minimizzare questa funzione.

Per la Regressione:

1. MAE (Mean Absolute Error): Media degli errori assoluti.
2. MSE (Mean Squared Error): Media degli errori al quadrato (penalizza i grandi errori, differenziabile).
3. SAE (Smooth Absolute Error): Ibrido tra MAE e MSE.

Per la Classificazione:

1. Binary Cross Entropy (BCE): Per output binari (0 o 1).
2. Categorical Cross Entropy (CCE): Per $K$ classi.

Ottimizzatore: Gradient Descent

Per minimizzare la funzione di perdita, si utilizza il Gradient Descent. L'algoritmo aggiorna i pesi muovendosi nella direzione opposta al gradiente della funzione di perdita. La formula di aggiornamento è:

Inizializzazione dei Pesi

L'inizializzazione è cruciale. Se i pesi partono tutti da zero, i neuroni apprenderanno le stesse caratteristiche (simmetria).

• Inizializzazione Semplice (Casuale): Rompe la simmetria, ma può causare la scomparsa/esplosione del gradiente.
• Inizializzazione di He: Ottimizzata per reti con attivazione ReLU. Imposta la varianza per mantenere il flusso del segnale stabile.
• Inizializzazione di Xavier (Glorot): Ottimizzata per Sigmoid/Tanh, bilancia la varianza di input e output.